caffe 网络参数

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caffe网络各层参数详解

caffe网络中主要分为 data数据层、Convolution卷积层、Pooling池化层、ReLU激活函数层、InnerProduct全连接层、Accuracy分类准确率层、loss损失层七层。 data数据层参数信息: name: 这一层的名字。 ty
love_kf若汐 5年前 1096

Caffe参数交换源码分析

对境准备：对于多个GPU而言，一台机器2个GPU，参数交换的流程图： 　　　　　　　　 参数交换从main()进入train()函数，在train函数中找到对应源码为： 1 . . . . . 2 if (gpus.size() > 1) { 3 caffe:
liurio 6年前 836

【caffe】绘制网络结构图

@tags caffe 网络结构 可视化 当拿到一份网络定义文件net.prototxt，可以用工具画出网络结构。最快速的方法是使用在线工具netscope，粘贴内容后shift+回车就可以看结果了。 caffe也自带了网络结构绘制工具，需要稍微配置下，并确保
lovedan 7年前 876

深度学习框架Caffe源码解析

相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现的视角，对Caffe源码进行解析。 Caffe总体架构 Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solv
知与谁同 6年前 1632

Caffe深度学习计算框架

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia，目前在Google工作。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MAT
liurio 6年前 1590

从Caffe开始深度学习实战，徒手hack代码乐趣更多

从Geoffrey Hinton 2006年的论文算起，这一波深度学习（DL）浪潮才10年，而如果只算国内，深度学习的流行也不过5年，尽管如此，深度学习现在已经扎根中国互联网，成为BAT、京东、360、今日头条等公司的基础技术和战略技术，与之伴随的，则是深度学
以亭 7年前 8392

缺乏支持！Caffe深度学习框架未来堪忧

文章讲的是缺乏支持！Caffe深度学习框架未来堪忧，Caffe是由贾扬清在伯克利上学期间开发的，该项目已经开放源码，目前已获得社区贡献以及伯克利视觉和学习中心(BVLC)赞助。广泛来说，BVLC现在是伯克利人工智能研究(BAIR)实验室的一部分。同样，Caff
青衫无名 6年前 2749

在MATLAB下调试Caffe

Caffe本身是C++、CUDA语言编写的。在调试模型、参数时，根据运行log、snapshot很难实时反馈当前训练的权值情况，也难以捕捉算法存在的bug。 MATLAB则是非常适合算法设计、快速迭代的利器，只需要做少量工作就能编写出复杂的算法，调试非常方便
以亭 8年前 13378

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